TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках. Выглядело это примерно так: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse: try: result = await run_in_threadpool(sync_function, data) return DataResponse(data=result) except Exception as e: return DataResponse( error=str(e), success=False, ) В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо. Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров). Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio: import anyio @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() limiter.total_tokens = 100 yield # если вдруг нужно вернуть обратно limiter.total_tokens = 40 Зачем менять количество воркеров? - уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб) - увеличить чтобы выдержать нагрузку Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉 #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #airiskmanagement

当前筛选 #airiskmanagement清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #218 · 18.01.2024 г., 08:04

U.S. Congress Introduces Federal AI Risk Management Act 2024 Greetings everybody! U.S. Congress members have unveiled the Federal Artificial Intelligence Risk Management Act of 2024. Building upon the 2023 bill, this legislation mandates Federal Agencies to adopt the Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) developed by the National Institute of Standards and Technology (NIST). Exceptions are made for national security systems. NIST's AI RMF, shaped through an inclusive and open process with inputs from 240 organizations, becomes a cornerstone for agencies within a year of the bill's passage. The Act also necessitates agencies to incorporate the framework into their AI risk management strategies within 180 days of NIST's guidelines. Furthermore, it empowers the Director of NIST and Administrator of Federal Procurement Policy to draft contract language mandating AI suppliers to adhere to the framework. #AIRiskManagement#AIStandards#NIST#AIFramework